PIPC Decision Insights

개인정보 제공 요청 심층 계량분석

Sub 유형·factor 가중치·시간/주체 차이

분석 결정문
127
개인정보 제공 요청
제공 허용
73.2%
주요 결과변수
Sub 유형
6
토픽 기반 병합
모형 AUC
0.83
훈련자료 내부 판별력

공무원 활용성 평가

개인정보 제공 요청

이 유형별 분석은 개인정보위 공무원에게 도움이 되는 신호를 제공한다. 목적 외 제공 요청에서 허용·불허 판단의 반복 패턴을 분리하는 데 도움이 된다.

Sub 유형

Sub 유형건수결과율금액 중앙값
공공기관 간 목적 외 개인정보 제공3974.4%
공공기관 간 목적외 제공 요청3070.0%
미분류2166.7%
공공기관 목적외 개인정보 제공1782.4%
공공기관 간 개인정보 제공1172.7%
기관간 개인정보 목적외 제공977.8%

중요 Factor 가중치

factorcoefficientdirection
제3자 제공 또는 위탁 구조0.95증가
reason length-0.70감소
통신0.69증가
고유식별정보 포함 여부0.66증가
post 20220.60증가
수집 이용 목적 명확성-0.53감소
내부통제 및 안전조치 수준0.51증가
플랫폼 광고0.50증가
사후 시정 노력0.49증가
공공0.45증가
정보주체 규모0.42증가
공공기관 간 개인정보 제공0.41증가

시간에 따른 Factor 변화

시기건수수집 이용 목적 명확성피해 발생 또는 위험 발생제3자 제공 또는 위탁 구조고유식별정보 포함 여부동의 적법성민감정보 포함 여부
2012-20179100.0%88.9%77.8%55.6%44.4%11.1%
2018-20217058.6%58.6%54.3%25.7%30.0%15.7%
2022-20264814.6%14.6%6.2%18.8%6.2%0.0%

주체별 차이

주체/업권건수결과율
공공12474.2%
의료 보건4573.3%
모빌리티 교통4163.4%
금융 보험3969.2%
교육 아동2673.1%
게임 콘텐츠2462.5%

Sub 유형은 OpenRouter 기반 토픽 라벨을 계량분석용으로 병합한 것이다. 표본 수가 작은 sub 유형은 해석보다 검수 우선순위로 보는 것이 적절하다.